XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimization
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
分布式优化综述
a 北德克萨斯大学电气工程系，德克萨斯州登顿 76203，美国 b 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统分部，斯德哥尔摩 100 44，瑞典 c 浙江大学控制科学与工程学院，杭州 310027，中国 d 华中科技大学人工智能与自动化学院和数字制造装备与技术国家重点实验室，武汉 430074，中国 e 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰 99352，美国 f 清华大学精密仪器系和精密测试技术与仪器国家重点实验室，北京 100 084，中国 g 中国科学院系统科学研究所系统与控制重点实验室，北京 100190，中国 h 橡树岭国家实验室，田纳西州橡树岭 37932，美国 i 弗吉尼亚大学 Charles L. Brown 电气与计算机工程系，美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔 22904
直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响蚂蚁菌落优化
本文是对生命评论物理学的第一个20年中发表的最引用的文章之一的后续行动。特定的主题是“蚂蚁菌落优化”，它是解决挑战性优化问题的元疗法。由于自然蚂蚁菌落最短的路径发现行为的灵感，该优化技术构成了一个被称为群智能的较大领域的一部分。在对蚂蚁菌落优化的简短介绍之后，我们首先提供了针对算法发展而不是应用的年代。本文的主要部分介绍了对蚂蚁菌落优化文献的书目计量研究。关于有关出版物的地理起源以及随着时间的推移的研究重点的有趣趋势，可以从提出的图形和数字中学到。
vicin-vid-19
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未经同行评审证明）预印版本的版权所有者于2020年12月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.08.14.2440175257 doi：medrxiv preprint
将量子近似优化算法应用于组合优化问题
量子计算领域始于1980年代初，著名的物理学家Paul Benioff，Yuri Manin和Richard Feynman，独立和同时概念化了量子计算机的概念[2-5]。这个想法是基于这样的观察结果，即在classical计算机上模拟量子系统需要以量子系统大小为指数缩放的资源。因此，如果我们想模拟量子物理学，我们最好使用量子物理。后来，David Deutsch正式化了Quantur Turing机器的想法，并提出了量子电路模型[6，7]。接下来是彼得·谢尔（Peter Shor），彼得·谢尔（Peter Shor）发现了一种量子算法，该算法可以比任何已知的经典算法更快地求解质量分解[8]。发现大量的主要因素对于古典计算机来说很难，并且这种计算硬度已用于公用密钥密码系统，例如RSA [9]。但是，有了足够大的量子计算机，公用密钥系统很容易被黑客入侵。今天，量子计算机仍处于早期阶段，它们对噪声的敏感性比其经典对应物更敏感。这设置了量子电路大小的限制。尽管从理论上讲量子误差校正是驯服错误，但它仍然需要大量的Qubits [10，11]。例如，对运行Shor的算法的要求的估计值证明，有数百万量子数具有错误校正[12]。
大脑优化指数
简介 最近的研究表明，智力与神经效率有关，神经效率定义为在局部神经元集合“中枢”中快速募集大量神经元（称为神经资源）的能力，随后在短暂的锁相持续时间（例如 250 毫秒）内介导功能。此外，效率与中枢之间的连接有关，以相干性和相位延迟来衡量。中枢在脑内以互连的网络形式组织，每个中枢都向所有其他中枢发送和接收信息，而智力与在本地有效处理信息以及尽量减少补偿和远距离中枢负担的能力直接相关（Thatcher 等人，2016 年；Thatcher，2012 年；2016 年）。本文档的目的是描述如何开发、测试和交叉验证与智力和效率相关的最佳大脑功能指数的细节。我们将脑优化指数（BOI）更名为脑优化指数（BOI），以更清楚地反映使用马里兰大学规范参考数据库中的“顶尖表现者”或智商得分≥120的个体作为最佳参考人群，使用判别分析计算统计距离（Thatcher 等人，2003 年；2007 年；2008 年）。一些图表可能仍使用“功能”一词，但分析中没有任何变化。“优化”一词更符合制定脑指数的目的和初衷。脑连接主要有三种类型。一种是通过结构 MRI 和扩散张量成像测量的结构连接。无论人活着还是死后不久，这种级别的连接都是相同的，代表了大脑的基本结构基础结构。第二种是通过 EEG 相干性和脑区间 fMRI 相关性测量的功能连接。这一层次衡量两个或多个大脑区域之间的时间相关性，并表明相关区域共享的功能活动。第三个层次称为有效连接，它是衡量两个或多个连接大脑区域之间信息流的大小和方向的指标（Nolte 等人，2008a；2008b；Ewald 等人，2013）。类比而言，结构连接就像连接停车场和体育场的街道，功能连接是两个位置变化之间的相关性，有效连接衡量两个位置之间人流的方向和大小。
人类绩效优化和...
简介 在许多国家，无论是常规武装部队还是专业精英人员，招募人员都面临着一个困境：虽然对身体和认知的要求在稳步增长，但候选人的体能和耐力却在下降。这导致适合服役的现役军人严重短缺。与此同时，我们看到快速的技术发展改变了人类在社会许多领域的表现。生物传感器的融合、生理和新陈代谢的新见解、大数据和人工智能以及生物技术的融合正在加速新的人类增强方法和技术的发展。从根本上增强人类表现以获得战场优势的潜力已经达到了一个点，现在正成为更广泛的法律、伦理和政策辩论的主题。2021 年 1 月，这个 MCDC 工作组参加了德国外交部主办的关于“重新思考军备控制”的研讨会。这次活动特别关注脑机接口。其中一个基本发现是：武器系统和人类之间的界限比以往任何时候都更加模糊，而这只是这一发展的开始。大多数理想的增强技术都具有巨大的双重用途潜力，并因此引发了法律伦理挑战。另一方面，在尊重法律和伦理规范的情况下优化人类潜力尚未得到充分利用。因此，在对手可能使用此类 HPM 方法和技术来对付我们的军队和社会之前，我们需要了解这些发展的影响，特别是风险收益比。